Bram van Rens is Principal Data Strategist bij Blue Radix. In dit interview vertelt hij meer over hoe hij data science toepast. Hij licht toe wat data science is en vertelt meer over de toegevoegde waarde voor de glastuinbouw. Niet alleen binnen het domein van autonoom telen, maar hij blikt ook vooruit naar toekomstige ontwikkelingen van data science in de glastuinbouw.
Kun je iets meer vertellen over jouw achtergrond, wanneer ben je gestart bij Blue Radix?
“Ik ben opgegroeid in een dorp in Limburg. Als tiener heb ik wel eens kort een bijbaantje gehad in een kleine paprikakas. Daarna ben ik lange tijd niet in aanraking geweest met de glastuinbouw. Ik heb Technische Natuurkunde gestudeerd in Enschede en vervolgens ben ik gepromoveerd aan de Universiteit van Amsterdam. Na mijn promotie wilde ik meer toegepast aan de slag. Een bekend Eindhovens bedrijf in de medische technologie lonkte met een mooie baan in de product innovatie.
Na daar 10 jaar gewerkt te hebben, ben ik zo’n 5 jaar geleden overgestapt naar AgroEnergy. Daar kwam ik na lange tijd weer in aanraking met de glastuinbouw. Als Senior Data Scientist werkte ik aan slimme, data-gedreven energie oplossingen en zag ik pas goed hoe innovatief, veelzijdig en complex de tuinbouw is.
Het was dan ook een erg mooie kans om vorig jaar te kunnen starten bij Blue Radix. Daarmee kan ik mijn tuinbouwkennis nog verder uitdiepen en mijn kennis en ervaring op het gebied van data science inzetten om de complexe tech-uitdagingen in de tuinbouwsector aan te pakken.”
Wat is jouw functie en waar houd je je mee bezig?
“De titel van mijn rol bij Blue Radix is Principal Data Strategist. Ik werk aan veel zaken rondom data en data science om autonoom telen steeds verder door te ontwikkelen. Data science is een multidisciplinair vakgebied waarin methodes uit de wiskunde, statistiek en informatica samenkomen met domeinkennis, om betekenisvolle informatie uit (grote hoeveelheden) data te halen en hiermee slimme producten en services te maken.
Eén van mijn belangrijkste focuspunten bij Blue Radix is dan ook het vertalen van de uitdagingen en businessvragen van onze klanten naar innovatieve, praktisch werkende data science oplossingen die wereldwijd in kassen toegepast kunnen worden. Denk daarbij aan optimalisaties van het kasklimaat, het genereren van setpoints om de installaties optimaal te sturen en het voorspellen van de opbrengst. Hierbij werk ik uiteraard nauw samen met iedereen in het productontwikkelteam, waar ik onderdeel van ben.
Verder houd ik uiteraard de nieuwste data science en artificial intelligence ontwikkelingen in de gaten om onze kennis en kunde up-to-date te houden. We verdiepen ons in relevante nieuwe methodes en indien nodig laten we ons daarbij ondersteunen door partner partijen.
Daarnaast werk ik voortdurend aan de data en analytics strategie. Daarmee kijken we vooruit naar welke data, data kwaliteit, analyses en algoritmes we nodig hebben om toekomstige toepassingen voor autonoom telen te realiseren. Ook de resultaten van wetenschappelijke onderzoekstrajecten waarbij ik betrokken ben, zoals FlexCrop (optimalisatie van energie gebruik in de kas door flexibel gewasmanagement), neem ik mee in deze strategie.”
Wat zijn de grootste uitdagingen in je werk?
“Dat is een lastige vraag, want er zijn zoveel uitdagingen! Maar om een persoonlijke uitdaging te noemen, dat is het zoeken naar de balans tussen iets ontwikkelen dat perfect is versus iets dat al eerder waarde oplevert. Ik ben van nature een perfectionist en zie vaak vooral hoe iets nog verder verbeterd kan worden, terwijl je al iets in handen kan hebben dat al heel waardevol is voor klanten. Door de jaren heen heb ik geleerd deze balans beter te vinden, niettemin moet ik hier scherp op blijven. Wat daarbij ook heel goed helpt is de manier waarop we in het productontwikkelteam en Blue Radix samenwerken. We nemen echt de tijd voor kwaliteit, tegelijkertijd hebben we het doel om de waarde die we al toevoegen zo snel mogelijk naar de markt te brengen.
Eén van de uitdagingen op het gebied van data science is het verkrijgen van voldoende hoeveelheden data van voldoende kwaliteit. Denk daarbij aan bijvoorbeeld data van de klimaatcomputer, sensors en het weer. In het algemeen geldt, des te meer data en hoe beter de kwaliteit daarvan, des te optimaler onze oplossingen hun werk kunnen doen. In de goede samenwerking met onze klanten hebben we deze uitdaging goed kunnen aanpakken en dit zullen we natuurlijk blijven doen.”
Hoe zie je de toekomst van data science in de glastuinbouw. Welke ontwikkelingen zie je?
“Met autonoom telen staan we nog maar aan het begin, er is nog veel te ontwikkelen om alle processen die bij het telen een rol spelen autonoom te gaan managen. Daarnaast zie ik ontwikkelingen op een aantal meer overkoepelende thema’s waarbij, volgens mij, data science een belangrijke rol gaat vervullen.
Eén van die thema’s is het minimaliseren van de ecological footprint. De tuinbouw werkt hier al volop aan, ik denk dat data science deze ontwikkelingen significant gaat versnellen doordat steeds meer data, van verschillende bronnen, beschikbaar zijn en aan elkaar gekoppeld kunnen worden. Dat geeft de mogelijkheid om de footprint flink te verkleinen door te optimaliseren over het gebruik van bijvoorbeeld energie, water, voedings- en bestrijdingsmiddelen met uiteraard maximale opbrengst en kwaliteit.
De tweede ontwikkeling ligt eigenlijk in het verlengde van bovenstaande en betreft keten optimalisatie. Daarmee bedoel ik de gehele keten van productie tot en met consumptie, dus van zaadje, opkweek, productie, opslag, transport, verkoop, (super)markt tot en met de ervaring van de eindconsument. Dit betreft uiteraard grote hoeveelheden data met zeer complexe verbanden en invloeden tussen de verschillende stappen in de keten. Data science geeft de middelen om hierop diepgaande analyses, voorspellingen en optimalisaties te kunnen doen, om bijvoorbeeld logistieke knelpunten inzichtelijk te maken, robuuste afzet prognoses te genereren, kwaliteit te verbeteren en de klanttevredenheid te verhogen.
Deze ontwikkelingen dragen mijns inziens bij aan het onderscheidend vermogen en de verduurzaming van de tuinbouw in zijn geheel en van telers specifiek, waardoor de bedrijfscontinuïteit behouden blijft. Kortom, data science is niet meer weg te denken uit de glastuinbouw.”